[发明专利]一种基于电力数据网全息评估系统及其故障定位方法有效
申请号: | 201711397572.8 | 申请日: | 2017-12-21 |
公开(公告)号: | CN108306756B | 公开(公告)日: | 2021-03-30 |
发明(设计)人: | 王宇;邢宁哲;李文璟;郝颖;纪雨彤;王飞;梁平 | 申请(专利权)人: | 国网北京市电力公司;国网冀北电力有限公司;国网瑞盈电力科技(北京)有限公司;国家电网公司 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L12/26;H02J13/00 |
代理公司: | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人: | 陈宙 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 电力 数据 全息 评估 系统 及其 故障 定位 方法 | ||
1.一种基于电力数据网全息评估系统,其特征在于,所述系统包括数据探测部、数据预处理部、数据分析部、数据应用部以及平台部,其中,所述数据探测部用于通过部署各类主动和/或被动测量探针,完成对多维度细粒度网络和业务质量数据的原始采集,包括对电力数据网骨干网络、接入网络、以及数据中心的网络及业务性能数据及流量数据的采集;所述数据预处理部,根据分析需求完成对所采集数据的预处理,并将数据入库;所述数据预处理部,用于实现数据预处理配置、数据预处理过程和数据预处理管控,所述数据预处理配置为数据预处理过程提供了操作依据;所述数据预处理过程包括通过格式转换单元、数据翻译单元和数据衍生单元分别完成格式转换、数据翻译和数据衍生功能,所述数据预处理管控为预处理过程提供调度、监控、异常控制和统计功能;所述数据分析部,包括多维数据融合分析单元,用于对经过预处理的数据进行多维数据融合分析;所述多维数据融合分析,通过对智能探针捕获的数据包经过预处理后进行分析,并借助于数据包到达序列和状态等信息,利用协议识别的结果,分别通过各单元模块完成网络层性能分析、传输层性能分析、应用层性能分析和通用业务性能分析;所述数据应用部,用于利用所述数据分析部输出的数据完成各种应用,所述数据应用部,包括完成基于风险容忍度模型的电力数据网风险预警功能的风险预警单元,完成基于风险容忍度模型的电力数据网故障定位机制的故障定位单元和完成全网业务质量动态可视化的可视化单元;所述平台部,用于搭建一个系统平台,承载上述所有功能,所述平台部采用模块化和分层方式实现;
所述风险预警单元,通过学习网络异常判断与处理的知识,如异常流量模型的参数,实现将从探针获取的网络实时数据与网络异常知识进行匹配,判断是否产生异常流量;如果发现异常流量,则按照事先设定的处理规则进行相关处理,并提出告警;同时,与数据库进行交互,更新异常流量模型的参数,产生新规则;其中,所述风险预警单元能够根据历史流量信息自动调整异常流量模型,以实现异常流量的自适应检测;
所述可视化单元,通过计算机图形技术和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理,从而实现通过图像来揭示数据中隐含的有效信息;其可视化分析结果可通过各种布局方式来体现,包括正交布局和辐射布局;
所述平台部为电力数据网智能探测及全息评估平台,包括:物理层、采集层、预处理层、管理层、分析层和展示层,其中,物理层为基础设施层,该层部署电力数据网的各类设备与链路,属于被监测被管理的对象;采集层为数据采集层,该层部署各类主被动测量探针,完成对多维度细粒度网络和业务质量数据的原始采集,包括对电力数据网骨干网络、接入网络、以及数据中心的网络及业务性能数据及流量数据的采集;预处理层根据分析需求完成对所采集数据的预处理,并将数据入库;管理层为探测控制功能层,该层完成探针管理、监测任务调度、测量策略管理等功能;分析层为分析和评估功能层,该层完成各层流量和协议分析、性能分析、性能测试,以及业务流量特征分析等功能,并完成风险预警、故障检测与定位功能;展示层为界面呈现层,该层完成整个平台系统的配置管理和界面展示功能;存储层完成对各类网络和业务质量采集数据及相关分析数据的入库存储;接口层完成与数据网综合网络管理系统之间的接口交互;在各层之间,将采用统一的安全通信机制,实现对各层功能间互访时的认证、压缩和安全传输功能;
应用所述基于电力数据网全息评估系统的故障定位方法,所述方法包括以下步骤:步骤1:选择探测路径形成探测集;步骤2:发送探测进行故障检测;步骤3:对故障检测的探测结果进行分析;步骤4:基于主动探测进行故障定位;其中,所述探测路径为由探测站点向其他节点所产生的路径,所选的探测路径需要满足覆盖网络中的所有节点,且所述探测路径为最少探测路径;所述发送探测进行故障检测包括以下步骤:步骤21:首次初始化时探测集合为空,否则执行步骤22;步骤22:基于探测依赖矩阵建模,计算每个节点对应的列向量的权值;步骤23:得出经过每个节点的探测数,找出被最少探测经过的节点;步骤24:计算上述被最少探测经过的节点的所有探测的行向量权值,并进行降序排列,找出覆盖最多尚未被覆盖节点的探测;所述对故障检测的探测结果进行分析包括以下步骤:步骤31:收集探测结果,进行分析判断;步骤32:若探测成功,则认为成功探测经过的所有节点均为正常节点,并将这些节点加入正常节点集合;步骤33:若有节点之前被判定为可疑节点,将其从可疑节点集合中删除;步骤34:若探测失败,则失败探测路径上所有之前未被判定为正常节点的节点均为可疑节点,并加入可疑节点集合;步骤35:若一条失败探测所经过的所有节点中,仅有一个节点为可疑节点,其他节点都被某些成功探测经过,那么该可疑节点即为故障节点,并被加入故障节点集合;
所述基于主动探测进行故障定位包括以下步骤:步骤41:从备选探测集合里面选取满足使得可疑节点数尽量减少的探测;步骤42:基于探测依赖矩阵建模,对故障检测再次进行分析;步骤43:若只覆盖一个可疑节点的探测测试结果返回失败,则表明该可疑节点为故障节点;步骤44:若覆盖可疑节点的探测测试结果返回成功,则表明这些可疑节点为正常节点;其中,所述备选探测集合为未被作为探测的探测集合,在故障检测阶段表示除了故障检测集合以外的可用探测集合,在故障定位阶段表示除了故障检测集合和之前故障定位探测以外的可用探测集合。
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